中央电视台第10套(科教频道)《走近科学》栏目，日前向广大观众介绍了时髦而深奥的“大数据、云计算和人工智能”的现实应用。在《人工智能三剑客》片中，浙江省人民医院院长黄东胜、放射科主任龚向阳向大家介绍了名为“肺结节辅助诊断系统”的人工智能是如何辅助医生精准诊断的。近日，笔者饶有兴趣到该院放射科近距离观察。
只见龚向阳打开“肺结节辅助诊断系统”，轻触鼠标，勾选好时间、门诊号、影像号等选项，短短几秒，当天放射科所有体检病人的肺部结节筛查情况就在屏幕上逐一呈现。
笔者看到，这是一张简明易懂的数据表，表格上除了显示病人的基本信息外，还注明了经平扫CT筛查出的结节数量。
龚向阳点开其中一份影像报告，这张由系统提交的诊断单上，清楚标识着可疑结节的方位、大小、形状，还有最关键的：诊断为结节的百分比。
“医生需要用自己的经验仔细核对每一份报告，确保诊断无误。”龚向阳告诉说，这套已经“很聪明”的肺部结节筛查系统，在临床上发挥着辅助筛查的功能。现在，它已经成为省人民医院放射科每位医生的助手。
那么，这一系统将如何优化诊断流程？龚向阳做了一道放射科的计算题：“以一天200个肺部结节筛查病人为例，每个病人的影像报告都不下200幅图像，这些报告至少要查看两遍。”也就是说，每天放射科需要处理的图像多达8万幅。
这一系统的意义不在于节约时间，它能够有效帮助常年处于“工作过载”状态的医生缓解压力，最终提升诊断的准确性。
目前，这套系统的肺小结节识别率已经超过90%，准确率达95%，性能已达到国内外领先水平。
“肺结节辅助诊断系统”是由浙江省人民医院与国内一家科研机构共同开发的，目前其测试版本已与放射科RIS系统完成对接，当医生打开诊断系统界面时，系统即迅速对所有完成的胸部低剂量CT扫描图像进行筛查，将筛查结果阳性的病例呈现在病人列表中等待医生的核实。并且系统能够自动对结节的疑似度、大小、CT值、位置等信息进行描述，一旦检测出来的结节被医生认可，上述信息将被黏贴到报告中。它的大数据基础，是该医院近6万张胸部CT。很快，它将吸收国内外更多医院的数据。
为何选中肺部结节筛查？龚向阳说，在国内，肺部结节的发病率已达20%，这其中约有5%会转化为肺癌。“对于肺部结节患者，在3个月内追踪随访，可以筛查早期肺癌。”
黄东胜介绍，人工智能的应用，不仅仅限于肺小结节的计算机智能识别，未来还可能纳入全身各脏器CT、MR等各类影像学图像、报告大数据源及其他医学数据源海量数据的深度挖掘。从1996年IBM研发的超级电脑“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，到现在“阿尔法狗”完胜围棋九段李世石等中日韩三国围棋高手，“人们开始相信，通过大数据，能够把计算机训练得和人一样‘聪明’，甚至‘更聪明’。人工智能距离我们很近，在医疗领域，我们要充当‘遛狗人’的角色。”
宋黎胜
